data_AI_shell中文语音数据集合5
2022-07-29 11:33:12 172B data_AI_shell中文语
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HCIA-AI.pdf
2022-07-28 18:05:43 365KB hcia
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16.5.2 算法与实现前向计算正常的隐层计算公式是:加入随机丢弃步骤后,变成了:公式2是得到一个分布概率为p的伯努利分布,伯努利分布在这里可以简单地理解为0、
2022-07-25 17:01:37 8KB 人工智能
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类脑计算平台异构融合模型
2022-07-25 13:05:31 8.04MB ai
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Fairlearn Fairlearn是一个Python软件包,可让人工智能(AI)系统开发人员评估其系统的公平性并减轻任何观察到的不公平问题。 Fairlearn包含缓解算法以及用于模型评估的Jupyter小部件。 除了源代码之外,该存储库还包含Jupyter笔记本,其中包含Fairlearn用法示例。 网站: : 当前的版本 当前的稳定版本可从。 我们当前的版本与0.2或更早的版本有很大的不同。 这些旧版本的用户应访问我们的。 我们所说的公平 人工智能系统可能出于多种原因而表现不公平。 在Fairlearn中,我们定义了AI系统在对人的影响(即危害)方面是否表现出不公平的行为。 我们关注两种危害: 分配危害。 当AI系统扩展或保留机会,资源或信息时,可能会发生这些危害。 一些关键的应用程序是在招聘,入学和贷款方面。 服务质量危害。 服务质量是指即使没有扩展或保留任何机会,资源或信息,系统对于一个人的工作是否也与另一个人的工作是否一样好。 我们遵循被称为“群体公平”的方法,该方法问:哪些群体的个人有遭受伤害的风险? 相关的组需要由数据科学家指定,并且是特定于应用程序的。
2022-07-25 09:24:13 16.28MB machine-learning ai artificial-intelligence fairness
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《Extremely Lightweight Quantization Robust Real-Time Single-Image Super Resolution for Mobile Devices》移动端超分辨率论文复现,该论文方案为CVPR举办的Mobile AI Challenge 2021比赛的冠军方案,实现了在移动设备上的实时推理,模型符合超轻量级(模型大小0.02M)。复现内容包括训练、推理、unit8量化。压缩包中包括:论文及其复现代码(pytorch)。
2022-07-23 21:05:12 2.59MB 深度学习 超分辨率 pytorch 人工智能
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【从零开始学AI---opencv(python)学习教程】Mnist数据集
2022-07-20 21:06:25 23.81MB Mnist
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GAMMA阅读报告
2022-07-19 21:05:17 4.41MB ai
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0719比赛ai相关自用文件
2022-07-19 12:06:53 8.03MB ai
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专题资料(2021-2022年)290个直接口服中药饮片最高零售价格.doc
2022-07-19 12:00:31 659KB 互联网
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